DataFrame行数列数

DataFrame的行数可以用`.shape[0]`来获取，列数可以用`.shape[1]`来获取。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 获取行数和列数
num_rows = df.shape[0]
num_cols = df.shape[1]

print(f'行数：{num_rows}')
print(f'列数：{num_cols}')

输出结果为：

行数：3
列数：2

相关问题

dataframe行数

要获取DataFrame的行数，可以使用以下方法：
1. 使用shape属性，通过访问shape来获取行数。例如，df.shape。
2. 使用len()函数，通过len(df)来获取行数。
3. 使用iloc[]方法，通过访问iloc[:,0].size来获取行数。例如，df.iloc[:, 0].size。

其中，方法1和方法2都是直接获取DataFrame的行数，方法3是通过访问特定列的size来获取行数。 请根据具体的情况选择适合的方法来获取DataFrame的行数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [DataFrame的行数和列数计算](https://blog.csdn.net/qq_50044753/article/details/124955400)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python DataFrame获取行数、列数、索引及第几行第几列的值方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38722348/14861411)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [DataFrame|行数|列数|循环获取每一个值](https://blog.csdn.net/weixin_56516468/article/details/115196502)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

dataframe的行数和列数

DataFrame的行数可以通过`shape`属性的第一个元素获得，列数可以通过`shape`属性的第二个元素获得。例如，在Python中使用Pandas库创建了一个名为`df`的DataFrame对象，可以使用以下代码获取行数和列数：

row_count = df.shape[0]
column_count = df.shape[1]

其中，`df.shape`表示行数，`df.shape`表示列数。